De nouvelles normes plus strictes en matière d'émissions de nutriments dans les eaux voient le jour, notamment une norme de 0,1 mg P/L dans les Grands Lacs. De nouvelles méthodes de traitement doivent être développées pour atteindre des concentrations de phosphore aussi faibles à un prix raisonnable. L'adsorption à l'aide d'une résine hybride échangeuse d'anions imprégnée de nanoparticules de fer est une méthode prometteuse, car elle permet d'atteindre des concentrations faibles à un coût opérationnel raisonnable. Elle consiste en une première étape d'adsorption, puis une régénération, après quoi le cycle peut recommencer. La solution de régénération récupérée est très concentrée en phosphate et il devient plus facile par la suite de récupérer ce phosphate à l'aide de précipitation. Malgré des résultats prometteurs trouvés dans la littérature, très peu d'optimisation sur la régénération a été faite et cette étape est très peu documentée, malgré qu'elle consiste en la majorité des coûts opérationnels. Également, la plupart des expériences ont été effectuées avec des eaux usées synthétiques, qui n'ont pas les problèmes opérationnels tels que la formation de biofilm ou la présence d'ions compétiteurs et de contaminants. De plus, il y a peu d'information sur l'adsorption en présence d'ions compétiteurs et il devient difficile de prédire la capacité d'adsorption de la résine. Ce projet de maîtrise consiste à optimiser et documenter le procédé de régénération, tester l'efficacité de la résine avec des eaux usées réelles et quantifier l'effet des ions compétiteurs sur la capacité d'adsorption. Pour ce faire, des expériences en batch et en microcolonne ont été effectuées avec des eaux usées synthétiques pour modéliser la régénération et obtenir une solution de régénération efficace et peu coûteuse. Par la suite, des expériences en microcolonnes avec des eaux usées réelles ont été réalisées avec une saturation de la résine et ensuite avec une régénération à chaque 48 heures pour voir l'évolution du biofilm. Finalement, les isothermes de Langmuir et de Freundlich ont été modélisés pour les sulfates, chlorures et les phosphates à pH neutre. Les résultats des premières expériences révèlent que 15,89 volumes de lit d'une solution de 0,70% et 0,78% massique de NaOH et de NaCl avec un temps de résidence de 5 minutes permettent de minimiser les coûts de régénération. Cela a également montré que la concentration de base est le paramètre le plus important lors de la régénération, suivi par le nombre de volumes de lit, la concentration de sel et finalement le temps de résidence. Les expériences en microcolonne avec des eaux usées réelles justifient une fréquence de régénération de 48 heures pour prévenir la formation de biofilm, et que cette méthode est même économiquement avantageuse par rapport à choisir un temps entre les régénérations plus élevé. Finalement, l'isotherme de Freundlich est le mieux adapté pour décrire l'adsorption des sulfates et des phosphates, mais l'adsorption des chlorures est mieux décrite par l'isotherme de Langmuir. Les isothermes mixtes ne sont pas concluants en raison de mauvais résultats dus aux méthodes de mesure utilisées. / As new and stricter nutrients emission regulations are announced, such as a 0,1 mg P/L for the Great Lakes, it becomes imperative to develop and optimize new nutrient recovery methods in order to respect such strict laws. A method with promising results is the adsorption with hybrid anion exchange resins impregnated with iron oxide nanoparticles. This technology consists in adsorbing phosphate and then recovering it by regenerating the resin. The recovered phosphate solution obtained after the resin regeneration is highly concentrated, making it easy to precipitate the phosphate. Despite the promising results found in literature, very little optimization has been pursued regarding the regeneration, even though it constitutes one of the most important operational costs. In addition, most of the research has been done with synthetic wastewater, which does not allow studying all the operational problems that one can encounter with real wastewater such as biofilm formation and the presence of multiple competitive ions and other contaminants. Finally, there is very little information on the adsorption of the competitive ions in the literature, so it becomes nearly impossible to predict the adsorption capacity of the resin for real cases. Therefore, this master project focusses on optimizing and documenting the regeneration process, executing experiments with real wastewater to see if the resin is still efficient and finally developing isotherms with competitive ions in order to predict the adsorption capacity of the resin in real conditions. In order to do so, batch and micro-column experiments were done with synthetic wastewater to model and optimize the regeneration steps and reduce its costs. Then, experiments with real wastewater were performed using two different regeneration methods. The first method was to regenerate the column after a complete saturation, and the second method was with a 48 h interval between regenerations. Finally, Freundlich and Langmuir isotherms were modelled for sulfate, chloride and phosphate at neutral pH. Results from the first set of experiments showed that sulfates and chlorides have the same effect on the regeneration performance. A cost-effective solution for the regeneration was established, which involves the use of 15,89 bed volumes of a 0,70% and 0,78% weight solution of NaOH and NaCl respectively with a residence time of 5 minutes. They also revealed that the base concentration is the most important parameter for the regeneration, followed by the number of bed volumes, the salt concentration and finally the residence time. Experiments with real wastewater showed that a 48 h interval between regeneration cycles was the most efficient one to regenerate and remove the biofilm formation. Finally, the Freundlich isotherm is the most adapted to describe sulfate and phosphate adsorption, but the Langmuir isotherm is more adapted for chloride adsorption. Mixed ions isotherms were not concluding due to problems with measurements.

Titre de l'écran-titre (visionné le 30 octobre 2023) / Les stations de récupération des ressources de l'eau (StaRRE) sont confrontées à de nouveaux défis en raison de différents facteurs de stress dans le monde entier, ce qui entraîne un besoin urgent de technologies innovantes. Une solution potentielle réside dans les jumeaux numériques, capables de surveiller en temps réel les StaRRE. Un élément central d'un jumeau numérique est le modèle de procédé (mécaniste, axé sur les données ou hybride), qui doit être alimenté en continu et automatiquement par des données de haute qualité. Lorsque des modèles mécanistes sont incorporés dans un jumeau numérique, il est essentiel de connaître les variables conventionnelles telles que les concentrations de la demande chimique en oxygène (DCO) et d'azote (N), ainsi que leurs fractionnements respectifs. Les tests de respirométrie ont été largement utilisés pour caractériser les eaux usées, évaluer les effets toxiques/inhibiteurs sur la biomasse et calibrer les modèles mathématiques. Par conséquent, l'objectif principal de ce travail de thèse est de développer une méthodologie qui utilise la respirométrie pour estimer les fractions de DCO et d'azote, ainsi que la détermination des paramètres cinétiques et stoechiométriques des boues activées. La méthodologie présentée ici est structurée en quatre étapes distinctes. La première étape concerne la collecte des données, qui a été réalisée grâce à l'utilisation d'un respiromètre automatisé installé dans une StaRRE pilote. Ensuite, l'étape de stockage et d'accès aux données a facilité le transfert des données brutes vers une infrastructure d'acquisition de données (datEAUbase). La troisième phase, axée sur le prétraitement des données, a été lancée en utilisant les informations stockées dans la datEAUbase. Pour ce faire, un algorithme a été adapté pour calculer des paramètres essentiels, notamment le coefficient de transfert de masse de l'oxygène ($K_{L}a$) du réacteur du respiromètre, la demande biochimique en oxygène à court terme (DBOct) des eaux usées et le taux de respiration exogène ($r_{O2,exo}$) de la boue activée. La dernière étape a consisté à calibrer le Activated Sludge Model No.1 à l'aide des données dérivées pendant la phase précédente. Ce processus de calibration a permis d'estimer avec succès divers paramètres cinétiques et stoechiométriques des boues activées. Enfin, le modèle calibré a été utilisé pour déterminer la proportion de DBOct attribuable à la DCO facilement biodégradable ($\textup{S}_\textup{S}$) et à l'ammonium nitrifiable ($\textup{S}_\textup{NH}$). Cette méthodologie comprend une série d'étapes conçues pour transformer les données respirométriques en information pour alimenter un jumeau numérique. Cependant, l'automatisation de ces outils est nécessaire pour permettre la caractérisation en temps réel des eaux usées et des boues activées. Cette avancée facilitera la maintenance continue des jumeaux numériques pour la surveillance continue des StaRRE dans les recherches futures. / Water Resource Recovery Facilities (WRRFs) are facing new challenges due to different stressors worldwide, resulting in an urgent need for innovative technologies. One potential solution lies in Digital Twins (DTs), capable of real-time monitoring of WRRFs. A central component of a DT is the process model (mechanistic, data-driven, or hybrid), which needs to be continuously and automatically fed with high-quality data. When mechanistic models are incorporated into a DT, it is essential to have knowledge of conventional variables such as the concentrations of Chemical Oxygen Demand (COD) and Nitrogen (N), and their respective fractions. Respirometry tests have been widely employed to characterize wastewater streams, assess toxic/inhibitory effects on biomass, and calibrate mathematical models. Therefore, the primary goal of this thesis work is to develop a methodology that utilizes respirometry to estimate COD and N fractions, along with the determination of kinetic and stoichiometric parameters of activated sludge. The methodology presented here is structured into four distinct stages. The first stage entails data collection, which was effectively accomplished through the utilization of an automated respirometer installed in a pilot WRRF. Subsequently, the data storage and access stage facilitated the transfer of raw data to a data acquisition infrastructure (the datEAUbase). The third phase, focused on data preprocessing, was initiated using the information stored in the datEAUbase. To achieve this, an algorithm was adapted to calculate essential parameters, including the oxygen mass transfer coefficient ($K_{L}a$) of the respirometer reactor, the short-term biochemical oxygen demand (stBOD) of the sampled wastewater, and the exogenous respiration rate ($r_{O2,exo}$) of the activated sludge. The final stage involved the calibration of the Activated Sludge Model No.1 using the parameters derived in the preceding phase. This calibration process allowed for the successful estimation of various kinetic and stoichiometric parameters of the activated sludge. Ultimately, the calibrated model was employed to ascertain the proportion of stBOD attributable to readily biodegradable COD ($\textup{S}_\textup{S}$) and nitrifiable ammonium ($\textup{S}_\textup{NH}$). This methodology encompasses a series of steps designed to transform respirometric data into valuable information feeding digital twins. However, automation of these tools is still required to enable real-time characterization of wastewater and activated sludge. This advancement will facilitate the ongoing maintenance of digital twins for the continuous monitoring of wastewater treatment facilities in future research.

La détérioration des ressources en eau et la grande quantité d'eau polluée générée dans les sociétés industrialisées donnent une importance fondamentale aux procédés de traitement des eaux usées pour préserver les ressources, conformément à l'objectif 6 des 17 objectifs de développement durable des Nations Unies. Le rejet de nutriments tels que l'ammoniac par les eaux usées est un problème important, l'élimination de l'azote (N) est donc l'un des processus critiques de toute station de récupération des ressources en eau (StaRRE). L'objectif de ce projet de recherche doctoral est d'améliorer la compréhension des mécanismes d'élimination de l'azote dans le traitement biologique des eaux usées grâce à la modélisation, et d'optimiser les StaRRE existantes pour réduire la consommation d'énergie et de ressources. Dans ce cadre, 3 études différentes ont été réalisées. Tout d'abord, un modèle de décanteur réactif unidimensionnel a été développé. Celui-ci prédit le comportement de décantation de boues à des concentrations élevées de boues ainsi que les conversions biocinétiques dans le processus de décantation secondaire (DS). Il a été constaté qu'une description précise des réactions biocinétiques dans la DS impose des défis de calibration élevés pour le modèle de décantation, car ce dernier doit capturer les profils de concentration complets de la biomasse active dans la couverture de boues. Le modèle calibré a pu prédire avec précision les profils de concentration des effluents et du lit de boues dans la DS. Le modèle développé peut être utilisé pour le contrôle et la simulation des StaRRE afin d'obtenir de meilleures prédictions des concentrations d'effluents et des boues de retour, et aussi de calculer correctement le bilan massique d'azote d'une StaRRE. Deuxièmement, un modèle à l'échelle de l'usine a été mis en place pour un système de pré-dénitrification conventionnel pour la StaRRE pilEAUte à l'échelle pilote. Une méthodologie de calibration du modèle par étapes a été adoptée en fusionnant les principaux protocoles de calibration de modèle, tout en mettant l'accent sur le modèle biocinétique. Le modèle de la StaRRE pilEAUte, y compris le décanteur réactif développé, a été calibré et validé pour simuler les variables de modèle sélectionnées, puis utilisé pour une analyse de scénarios plus approfondie de l'optimisation de la consommation d'énergie et des ressources. Les résultats de l'analyse des scénarios ont montré le potentiel d'optimisation du système conventionnel d'élimination d'azote grâce à la réduction de l'aération et du retour interne des nitrates. Ils ont également démontré que la dénitrification dans le décanteur secondaire peut avoir une contribution significative à la capacité globale d'élimination d'azote d'une StaRRE lorsque la liqueur mixte peut traverser le lit de boues. Troisièmement, l'étude visait à évaluer l'applicabilité des stratégies de commande continu et intermittent du rapport de l'ammoniac par rapport aux NOX-N (commande AvN) sur la StaRRE pilEAUte. Les stratégies de commande de l'aération par AvN sont appliquées en amont d'un réacteur de désammonification, qui est un processus d'élimination efficace d'azote avec un besoin de ressources réduit (en termes d'aération et carbone) par rapport aux systèmes conventionnels. Les deux stratégies de commande testées pourraient être réalisées grâce à une commande automatique. Cependant, le maintien du rapport AvN dans l'effluent à la valeur souhaitée (1) dépend fortement des conditions opérationnelles telles que les variations de l'affluent, le temps de rétention des boues et la fiabilité des capteurs. Même si la recherche est guidée par les études de StaRRE à l'échelle pilote, les méthodologies développées pour démontrer et modéliser les processus et les conditions opérationnelles économes en énergie et en ressources sont applicables et transférables à d'autres études de cas à plein échelle. / Deterioration of water resources and the large amount of polluted water generated in industrialized societies gives fundamental importance to waste water treatment processes to preserve resources in accordance with goal 6 of the 17 sustainable development goals of the United Nations. Discharge of nutrients such as ammonia with waste water is a significant issue, thus nitrogen (N) removal is one of the critical processes of any water resource recovery facilities (WRRF). The objective of this PhD research project was to improve the understanding of N-removal mechanisms in biological treatment of wastewater through modelling and to optimize existing WRRFs to reduce energy and resource consumption. Within this context, 3 different studies were carried out. First, a one dimensional reactive settler model was developed that predicts the settling behaviour at high sludge concentrations together with biokinetic conversions in the secondary settling process. It was found that an accurate description of biokinetic reactions in the SST puts high calibration requirements on the settling model as it must properly capture the full concentration profiles of active biomass in the sludge blanket. The calibrated model was able to accurately predict the effluent and sludge blanket concentration profiles in the SST. The developed model can be used for control and simulation of WRRFs for better predictions of SST effluent and underflow concentrations and also properly calculate the nitrogen mass balance of a WRRF. Second, a plant-wide model was set up for a conventional pre-denitrification system for the pilot-scale pilEAUte WRRF. A step-wise model calibration methodology was adopted by merging main existing model calibration protocols while placing emphasis on the biokinetic model. The pilEAUte model, including the developed reactive settler, was calibrated and validated to simulate the selected model variables and used for further scenario analysis for energy and resource optimization. The scenario analysis results showed the optimization potential of conventional N removal systems through application of reduced aeration and internal nitrate recycling. It also demonstrated that denitrification in the secondary settler can contribute significantly to the overall N removal capacity of the WRRF when mixed liquor can pass through the sludge blanket. Third, it was aimed to evaluate the applicability of continuous and intermittent Ammonia vs NOₓ-N (AvN) control strategies on the pilEAUte WRRF. The AvN aeration control strategies are applied prior to a deammonification stage which is a short-cut N removal process with reduced resource (aeration and carbon) requirements in comparison to conventional systems. Both strategies could be achieved through automatic control. However, keeping the AvN ratio in the effluent on the desired value highly depends on operational conditions such asinfluent variations, sludge retention time and the sensor's measurement reliability.

Le Tanfloc est un coagulant organique naturel à base d’extrait de tanin. Ce produit est issu du métabolisme de certaines plantes, dont l’Acacia mearnsii, qui est utilisé pour sa production. Selon certaines études, le Tanfloc présenterait des performances d'abattement de la matière organique dissoute comparables à celles de l’alun dans le traitement des eaux de surface, avec l’avantage de ne pas être influencé par le pH. Il pourrait être également utilisé comme l’alun, dans le traitement des eaux usées, pour l'abattement de la DCO (Demande chimique en Oxygène), de la MES (Matière En Suspension) et de la demande biologique en oxygène. Contrairement aux autres coagulants organiques naturels, tels que le Moringa, le Tanfloc est présenté comme le coagulant organique qui pourrait être un alternatif aux coagulants inorganiques tels que l’alun, dont l’utilisation présente quelques inconvénients. Les objectifs de cette étude, sont d’améliorer les connaissances sur ce coagulant : ses mécanismes de coagulation, ses performances, et d’étudier les possibilités de son utilisation dans le traitement des eaux usées et dans la potabilisation en comparaison avec l’alun. En eau potable, les résultats de séries de jar tests réalisées avec des sources d’eau différentes (Fleuve Saint Laurent et la Rivière Chaudière), montrent que le résiduel de COD (Carbone organique dissous) du Tanfloc en plus de dégrader la qualité de l’eau traitée, implique une demande en chlore plus élevée. Cependant, il semble que cet apport de COD ne soit pas précurseur des sous-produits de désinfection. En outre, tout comme l’alun, ses performances sont influencées par la variation du pH, de la dose et des caractéristiques de l’eau brute. En eaux usées, bien qu’il ne permette pas l’abattement de l’azote total et du phosphore total, le Tanfloc pourrait être utilisé dans le traitement des eaux usées (traitement primaire), car il permet selon nos résultats un meilleur abattement de la DCO et de la MES que l’alun. En outre, le caractère organique des boues produites suite à l’utilisation du Tanfloc pourrait améliorer leurs valorisations. / Tanfloc is a tannin extracts-based natural and organic coagulant. Tannin is derived from the metabolism of some plants like Acacia mearnsii which is used in its production. Some studies suggest that Tanfloc offers a reduction performance of dissolved organic matter similar to that of alum for the treatment of surface waters, with the advantage that the pH has no impact on it. Like alum, it can be used in waste water treatment to reduce Chemical Oxygen Demand (COD), Suspended Solids (SS), and Biological Oxygen Demand. Unlike other natural organic coagulants such as Moringa, Tanflloc is seen as the organic coagulant which might be a suitable alternative to inorganic coagulants like alum whose use presents some disadvantages. The objectives of this research were to improve on the knowledge about this coagulant: how it works, its performance; and to investigate its potential use in waste and potable water treatment as compared to alum. As far as potable water is concerned, the results of jar tests on different water sources (St. Lawrence River and Chaudière River) show that Tanfloc’s DOC (Dissolved Organic Carbon) residual does not only degrade treated water quality, but also involves a higher chlorine demand. However, it appears that this COD residue is not a harbinger of disinfection by-products. Moreover, as it is the case with alum, pH variation, dosing, and raw water characteristics have an impact on Tanfloc’s performance. As far as waste water is concerned, although Tanfloc does not reduce total nitrogen and total phosphorus, it can be used in waste water treatment (primary treatment) because our results suggest that it enables a better reduction of COD and SS than alum. Furthermore, the resulting sludge from Tanfloc’s use is organic and this can add to its valuation.

La pollution des eaux usées contaminées par les métaux lourds constitue une problématique environnementale sérieuse et par conséquent une préoccupation mondiale. Plusieurs techniques sont utilisées pour éliminer les métaux lourds, mais l'adsorption s'impose comme étant l'approche la plus efficace, la plus simple et la moins coûteuse tout en respectant l'environnement. Les rejets agroalimentaires étant riches en fibres ils contiennent des groupes fonctionnels qui peuvent être utilisés pour adsorber les métaux lourds et par conséquent assainir les eaux contaminées par le Pb. Dans ce contexte, la présente étude s'est concentrée sur l'adsorption du Pb d'une eau distillée contaminée au Pb en utilisant trois rejets agroalimentaires (biosorbants). L'objectif de cette étude vise la valorisation de trois rejets agroalimentaires (pelures de banane, écorces de citrouille et écorces de melon jaune) pour adsorber le Pb d'une eau contaminée artificiellement par du nitrate de Pb. Les résultats obtenus montrent que les trois rejets agroalimentaires adsorbaient efficacement le Pb. Pour une concentration initiale de 3 000 ppm de Pb, 86,5, 84,1% et 86,2 % ont été adsorbés respectivement par les écorces de citrouilles en 5 min, par les écorces de melon jaune en 60 min et par les pelures de banane en 240 min. La différence de comportement des trois rejets peut être tributaire de leurs propriétés physicochimiques. La composition de chaque biosorbant a joué un rôle important dans le processus d'adsorption. Pour bien mener cette étude, l'objectif spécifique était d'examiner l'effet : i) de la concentration initiale du Pb, ii) du ratio (masse de biosorbant/ml de solution de Pb), et iii) et du temps de contact entre le Pb (adsorbat) se trouvant en solution et les biosorbants sur le taux d'adsorption de Pb. En général, ces résultats confirment la possibilité d'utiliser ces rejets comme une approche prometteuse pour l'assainissement des eaux contaminées par le Pb. / The pollution of wastewater contaminated by heavy metals constitutes a serious environmental problem and therefore a global concern. Several techniques are used to eliminate heavy metals, but adsorption stands out as the most effective, simple and least expensive approach while respecting the environment. Agri-food waste being rich in fibers contains functional groups which can be used to adsorb heavy metals and consequently purify water contaminated by Pb. In this context, the present study focused on the adsorption of Pb d distilled water contaminated with Pb using three agri-food wastes (biosorbents). The objective of this study aims to valorize three agri-food wastes (banana peels, pumpkin peels and yellow melon peels) to adsorb Pb from water artificially contaminated with Pb nitrate. The results obtained show that the three agri-food waste efficiently adsorbed Pb. For an initial concentration of 3,000 ppm of Pb, 86.5, 84.1% and 86.2% were adsorbed respectively by pumpkin peels in 5 min, by yellow melon peels in 60 min and by banana peels in 240 min. The difference in behavior of the three releases may be dependent on their physicochemical properties. The composition of each biosorbent played an important role in the adsorption process. To properly carry out this study, the specific objective was to examine the effect of: i) the initial concentration of Pb, ii) the ratio (mass of biosorbent/ml of Pb solution), and iii) and the time of contact between the Pb (adsorbate) found in solution and the biosorbents on the Pb adsorption rate. In general, these results confirm the possibility of using these discharges as a promising approach for the remediation of water contaminated by Pb.

La nécessité du traitement d'eaux de ruissellement routier chargées en sel de voirie (sodium, calcium, chlorure) et d'eaux issues d'une agriculture intensive (phosphore) a permis l'étude (Saint-Augustin, Canada) et l'évaluation de la transposition (Massif-Central, France) d'une unité filtrante basée sur des principes physicochimiques d'adsorption. Un suivi qualitatif et hydraulique des eaux de surface ainsi qu'une étude des matériaux constituant l'unité (calcite, dolomie, pouzzolane, anthracite) ont été accomplis. Des mesures de débit par déversoir, essais de traçage, échantillonnage d'eau ont été réalisés sur terrain. Des essais d'adsorption, cinétiques, isothermes et colonnes ont été faits en laboratoire. L'étude terrain a montré que l'unité filtrante est assimilable à un réacteur piston pour des débits supérieurs à 400 mL/s, et permet un abattement maximum respectif de 67%, 71% et 70% pour le chlorure, calcium et phosphore total. L'étude en laboratoire a révélé une adsorption de 20% du sodium (calcite) et 15,4% du chlorure (dolomie). / The treatment necessity of run off water concentrated in road salts (sodium, calcium, chloride) and intensive agriculture stemming waters (phosphor) allowed the study (Saint-Augustin, Canada) and the evaluation of the transposition (Massif-Central, France) of a filtering unit based on adsorption physicochemical properties. A qualitative and hydraulic follow-up of surfaces waters as well as a study of the unit constituting materials (calcite, dolomite, pozzolan, anthracite) were carried out. Flow measures by overflow, tracers tests, water sampling were realized on the field. Adsorption, kinetics, isotherms and columns tests have been made in laboratory. The field study showed that the filtering unit is comparable to a plug flow reactor for flows over 400 mL/s, and allows a respective maximum allowance of 67%, 71% and 70% for the chloride, calcium and total phosphor. The study in laboratory revealed an adsorption of 20% for the sodium (calcite) and 15,4% for the chloride (dolomite).

Au Québec, l’industrie laitière est un secteur important de l’économie provinciale. Au Canada, près de 60 % des unités de fabrication de fromage sont situées dans la province de Québec et plus de deux milliards de litres de lait sont transformés en fromage à chaque année. En 2015, le nombre de fermes laitières québécoises s’élevait à 5 766. En moyenne, une ferme possède un cheptel de 60 vaches et livre près de 500 000 litres de lait par année. De plus, la production d’une vache sur cinq devient du lait de consommation, qui est simplement homogénéisé et pasteurisé. Le reste est transformé principalement en fromage, crème, yogourt et beurre. Une production très importante de déchets issus de cette industrie a été mise en évidence dans certaines régions du Québec à cause de l’augmentation de la production de fromage. Ces déchets entraînent des problèmes de pollution de l’eau, comme l’eutrophisation des plans d’eau par de charges élevées de polluants organiques, de matière en suspension et de nutriments liés à ce type de rejets industriels. Une solution envisagée est de traiter les eaux usées avant de les épandre dans les sources d’eau afin d’en réduire la charge polluante. Une forme de traitement in-situ est d’installer, à la ferme, un système de traitement biologique des effluents de fromagerie. Pour ce faire, cette étude propose un système par biofiltration. L’objet de la présente étude consiste donc à évaluer la performance du traitement des effluents de fromageries fermières par l’utilisation d’un biofiltre. Plus spécifiquement, ce projet de maîtrise comprend le démarrage, le développement et l’opération d’un biofiltre pilote où le lactosérum (composante des déchets) est séparé des effluents de fromagerie, pour alimenter (affluent) le système de biofiltration. Un deuxième objectif est l’évaluation du procédé de traitement. Des performances épuratrices satisfaisantes en terme de réduction de la demande chimique en oxygène (DCO), des matières en suspension (MES) et de l’azote total (TN) ont été confirmées. L’enlèvement de la DCO total par le biofiltre pilote a varié entre 94 % et 99 %, pour les MES entre 97 % et 99 % et par rapport à l’azote total entre 70 % et 90 %. La biofiltration s’avère donc, une bonne technique présentant beaucoup de potentiel, simple et efficace pour traiter les effluents liquides des fromageries fermières. De plus, la mise en place du biofiltre pilote est facile et son fonctionnement est autonome sans besoin de l’assistance régulière d’un technicien. Mots-clés : Biofiltre, biofiltration, lactosérum, effluents de fromageries fermières / In Quebec, the dairy industry is an important sector of the provincial economy. In Canada, near to 60 % of cheese fabrication unities are located in the province of Quebec and more than two billions of liters of milk are converted into cheese every year. In 2015, the number of Quebec’s dairy farms rose the number of 5 766. On average, a farm has got a livestock of 60 cows and delivers around 500 000 liters of milk per year. Furthermore, a cow’s production over five becomes milk for consumption, which is simply homogenised and pasteurized. What is left is converted essentially into cheese, cream, yogurt and butter. A very important production of wastes coming from this industry has been put forward in some areas of Quebec, due to the rising cheese production. Those wastes carry water contamination problems, such as the eutrophication of water bodies by high loads of organic pollutants, suspended solids and nutriments linked to this kind of industrial waste. A considered solution is to treat wasted water before spreading them into water sources in order to reduce the contaminating loads. A form of treatment in-situ is to install, at the farm, a biological treatment system of cheese dairy effluents. To do this, the present study suggests a system by biofiltration. The purpose of this study is therefore to evaluate the performance of the treatment of effluents from cheese dairies by the use of a biofilter. More specifically, this master degree’s project involves the star-up, the development and the operation of a pilot biofilter where the whey (waste component) is separated from cheese dairy effluents to feed (affluent) the biofiltration system. A second objective is the treatment process evaluation. Satisfying removal performances were confirmed in terms of chemical oxygen demand (CDO), total suspended solids (TSS) and total nitrogen (TN). This biofilter is capable of operating with positive removal efficiencies of above 90 %. Biofiltration is therefore a good technique with a lot of potential, simple and effective to treat the liquid effluents of the cheese dairies. Moreover, the installation of the pilot biofilter is easy and its operation is autonomous without the need of the regular assistance of a technician. Key-words: biofilter, biofiltration, whey, cheese dairy effluents

Le procédé de coagulation constitue la première étape de traitement de la chaîne conventionnelle de production d’eau potable. La détermination du dosage optimal de coagulant à appliquer est relativement complexe puisqu’elle requiert l’atteinte simultanée de plusieurs objectifs. Il est donc pertinent de développer des outils d’aide à la décision pour assister les opérateurs dans le choix de la dose de coagulant. L’objectif de l’étude était de fournir des outils aux opérateurs de l’usine de traitement des eaux (UTE) de Sainte-Foy pour les aider dans le choix du dosage de sulfate d’aluminium (alun). Dans le cadre de ce projet, quatre outils ont été ainsi développés : un modèle de prédiction du dosage d’alun à appliquer, deux modèles de prédiction de la concentration en carbone organique dissous (COD) à l’eau décantée et un capteur virtuel qui permet de prédire la concentration en COD aux eaux brute et décantée. Dans tous les cas, il s’agit de modèles neuronaux. Le premier modèle permet de prédire le dosage d’alun à appliquer en reproduisant la bonne opération antérieure effectuée à l’usine en termes de réduction de la turbidité. Les variables d’entrée du modèle sont le mois, la conductivité, la température, la turbidité et le pH à l’eau brute. L’ajustement du modèle a été effectué à partir de données d’opérations récoltées aux 5 minutes pendant 4 années (378 535 séries de données). Les dosages prédits diffèrent en moyenne de 5,9% de ceux réellement appliqués. Le second modèle permet de prédire la concentration en COD à l’eau décantée à partir de l’absorbance ultraviolet (UV) à 254 nm et du COD à l’eau brute, du pH de coagulation et de la dose d’alun appliquée. Les performances du modèle 2 ont été comparées à celles obtenues à partir de deux autres modèles empiriques provenant de la littérature et permettant de prédire la concentration en COD après coagulation. Le modèle neuronal 2 a de meilleures performances de prédiction que ces deux autres modèles empiriques. Les concentrations en COD prédites par le modèle 2 diffèrent en moyenne de 9,6% de celles réelles. Le troisième modèle prédit la concentration en COD aux eaux brute et décantée à partir de l’absorbance UV, de la température, de la turbidité et du pH. Il agit à titre de capteur virtuel de COD et permet de rendre compte de l’efficacité de l’enlèvement de la matière organique naturelle par les étapes de coagulation, floculation et décantation. Les concentrations en COD prédites par le modèle 3 diffèrent en moyenne de 13,2% de celles réelles. Enfin, le quatrième modèle permet de prédire la concentration en COD à l’eau décantée à partir de l’absorbance UV (254 nm) à l’eau brute plutôt que du COD. Les concentrations prédites par ce dernier diffèrent en moyenne de 10,9% de celles réelles. La base de données utilisée pour l’ajustement des modèles 2, 3 et 4 comprend une année de suivi de COD et d’absorbance UV (eaux brute et décantée) à raison de 2 mesures par jour et les données d’opération récoltées en continu pour la même période. Les performances des quatre modèles sont présentées et discutées en fonction de leur implantation possible à l’usine et des améliorations pouvant leur être apportées. De tous les modèles développés, le seul qui pourrait être implanté à court terme est le modèle 1. En effet, les modèles 2, 3 et 4 sont préliminaires et devraient être mis à jour à partir de bases de données plus grandes comprenant davantage de périodes de variations et rendre de meilleures performances avant de pouvoir être implantés en usine. Les modèles développés pourraient être intégrés afin de permettre aux opérateurs de choisir le dosage de coagulant à appliquer qui permettrait de faire un compromis entre les différents objectifs du procédé de coagulation. Cela pourrait améliorer encore davantage la qualité de l’eau produite. / The coagulation process is the first step of the conventional drinking water treatment chain. It is an important treatment step since it affects the efficiency of the subsequent treatment steps namely flocculation, settling, filtration and disinfection. It is relevant to develop decision aid tools to assist operators in the choice of the coagulant dose. This project aims at developing such tools. More specifically, the objective of the study was to provide tools for the operators of the Sainte-Foy water treatment plant to help them in choosing the appropriate aluminum sulphate dose (alum). As part of this project, three tools were developed: a model for the prediction of the coagulant dose, two models for the prediction of dissolved organic carbon (DOC) concentration of settled water and a virtual sensor which allows predicting DOC concentration of raw and settled waters. All models are neural network models. The first model allows the prediction of the alum dosage by mimicking the good previous operation performed at the plant in terms of turbidity reduction. The input variables of the model are the month, the conductivity, temperature, turbidity and pH of raw water. The model was developed from operation data collected every 5 minutes during 4 years (378 535 data sets). Dosages predicted vary by an average of 5,9% of those actually applied. The second model allows the prediction of the DOC of the settled water. The input variables are the UV absorbance and DOC of raw water, pH of coagulation and alum dosage applied. Performances of the second model are compared with those obtained from two others empirical models (from the literature) that allow the prediction of the DOC of the settled water. Compared to these models, the second neural model gives better prediction performance. DOC concentrations predicted by the second model vary by an average of 9,6% of those actually measured. The third model allows the prediction of the DOC of raw and settled water. The input variables are the UV absorbance, temperature, turbidity and pH. The model acts as a virtual sensor of DOC concentration and allows the evaluation of the removal efficiency of natural organic matter by the coagulation, flocculation and settling steps. DOC concentrations predicted by the third model vary by an average of 13,2% of those actually measured. Finally, the fourth model allows the prediction of the DOC of settled water from UV absorbance of raw water instead of DOC. Concentrations predicted by that model vary by an average of 10,7% of those actually measured. The database for the adjustment of the second, third, and fourth models includes one year of DOC and UV absorbance monitoring at raw and settled water performed twice daily and operation data continuously collected. The models performances are presented and discussed according to their implementation and use in the treatment plant. A way to improve developed models is also described. Actually, only the first model could be implemented on a short term basis. Models 2, 3 and 4 are actually preliminary models that would need to be updated with larger databases including more variation periods before implementation. Developed models could be integrated to allow the operators to choose the alum dosage that can afford to make a compromise between the different objectives of the coagulation process. This could further improve the treated water quality.

L'agriculture intensive et l'élevage industriel sont les principaux responsables d'accidents environnementaux, tels que l'eutrophisation, par le biais de leurs rejets combinés (effluents agricoles, lisiers), trop riches en nutriments azotés et phosphoriques, qui se retrouvent comme des polluants dans les eaux souterraines et de surface. Dès lors, le traitement de ces effluents avant leur déversement dans la nature reste l'action préventive la plus appropriée. Le traitement biologique, actuellement plus utilisé, a comme inconvénient majeur, une production importante de boue qui pose des problèmes de stockage et de manipulation. Ce qui nous a amené à proposer l'adsorption, comme une alternative à ce traitement biologique, qui présente des avantages comme la facilité d'exploitation et la possibilité de recyclage des nutriments adsorbés. Dans ce projet, on s'était donné comme objectifs la synthèse et l'expérimentation d'un adsorbant d'ions nitrate qui est, en fait un organosilicate mésoporeux de type SBA-15. L'adsorbant a d'abords subit différentes analyses de caractérisation comme la MET, FT-IR, DRX et la titration avant d'être expérimenté en batch dans des solutions aqueuses synthétiques d'ions nitrate. Au cours de ces expérimentations, différents paramètres ont été variés l'un après l'autre afin de fixer les optima de fonctionnement de l'adsorbant. L'optimisation de ces paramètres nous a révélé que la capacité d'adsorption de l'adsorbant augmentait avec la diminution de la température (processus exothermique) et qu'à 5°C, on pouvait atteindre une capacité d'adsorption maximale de 55,75 mg de NO₃"/ gramme d'adsorbant. La charge optimale de 3,5 g d'adsorbant/L s'est trouvée être celle qui permettait le meilleur taux d'enlèvement coïncidant avec la plus importante capacité d'adsorption. Le pH de fonctionnement optimal de l'adsorbant est égal à son pKa, c'est-à-dire 4,5. Les anions divalents comme les sulfates et les carbonates sont les ions qui gênent le plus l'adsorption des ions nitrate. Quant à l'effet des acides organiques, on a noté que les acides humiques gênaient considérablement l'adsorption des ions nitrate, contrairement à l'acide phytique qui a amélioré significativement leur adsorption. Les modélisations exercées sur les données expérimentales ont permis de déterminer les paramètres thermodynamiques qui régissent le processus d'adsorption, ainsi que les modèles qui expliquent le mieux les résultats expérimentaux, à savoir les modèles de Langmuir et celui de Temkin.

Le traitement de l’eau au point d’utilisation est recommandé par l’Organisation mondiale de la santé (OMS) pour réduire l’incidence des maladies diarrhéiques, en prévenant la contamination microbiologique de l’eau de boisson. Les produits de coagulation/désinfection combinés (PCDC) et la désinfection combinée à un entreposage de l’eau sécuritaire font partie des traitements au point d’utilisation recommandés par l’OMS. Bien que les performances d’enlèvement des microorganismes pathogènes de ces produits soient bien documentées, les sous-produits de désinfection (SPD) résultant de la réaction du chlore qu’ils contiennent avec la matière organique dissoute (MOD) présente dans l’eau, ont été peu étudiés jusqu’à maintenant. Ce projet avait comme objectif de caractériser la formation des SPD par 4 produits destinés au traitement au point d’utilisation sur trois types d’eau (eau de marais, eau du fleuve St-Laurent et eau synthétique de laboratoire). Deux des quatre produits testés sont des PCDC (PUR® et Aquafloq®), alors que les deux autres ne contiennent pas de coagulant (solution d’hypochlorite de sodium (NaOCl) et pastilles Aquatabs®). Les concentrations en trihalométhanes (THM) et en acides haloacétiques (AHA) de l’eau traitée ont été suivies aux pas de temps 30 minutes, 1h, 4h et 24h. Sur les 15 tests réalisés, 6 d’entre eux ont obtenu des concentrations en SPD qui dépassent les recommandations de l’OMS. Les concentrations maximales en THM4 (415 ppb) et AHA5 (335 ppb) ont été obtenues pour le test NaOCl à double dose (8,4 mg Cl2/L) dans l’eau du marais. L’efficacité de méthodes d’estimation des concentrations en SPD, c.-à-d. le différentiel d’absorbance UV (DAUV) et la consommation en chlore (CCL), ont également été étudiées. Les performances de ces méthodes variaient selon les types de SPD (R2 allant de 0,69 pour les THM4 avec la CCL, à 0,98 pour les AHA5 avec le DAUV). / Point of use treatment is recommended by the World health organisation (WHO) to reduce diarrhoeal diseases, by preventing microbial contamination of drinking water. Coagulant-disinfectant products (CDP) and disinfection combined to safe storage practices are among the point of use treatments recommended by the WHO. Since microbial reduction performances of these products are well documented, little is known about the disinfection by-products (DBP) formed by the reaction of the free chlorine they contain, with the dissolved organic matter present in the water. This project aimed to characterize the formation of DBP by 4 point of use treatments in 3 different water source (swamp, St-Laurent River and laboratory synthetic water). 2 of the 4 tested products were CDP (PUR® and Aquafloq®), and the 2 others didn’t have coagulant (sodium hypochlorite (NaOCl) solution and Aquatabs® tablets). Trihalomethane (THM) en haloacetic acids (HAA) concentrations in treated water were measured at 4 different time steps: 30 min, 1h, 4h, and 24h. On the 15 tests realized, 6 of them had DBP concentrations that exceeded the WHO guidelines. Maximum THM4 (415 ppb) and HAA5 (335 ppb) concentrations were obtained with double dose NaOCl (8,4 mg Cl2/L) in the swamp. Alternative methods allowing estimation of DBP formation concentrations (e.g. differential UV absorbance (DUVA) and chlorine consumption (CLC)) were also investigated. Their performances varied according to the DBP’s nature (from R2 =0.69, for THM4 with CLC, to R2 =0.98, for HAA5 with DUVA).